Natalia Pochroń: Jaka jest największa bzdura dotycząca sztucznej inteligencji, którą jako matematyk słyszysz najczęściej?
Dawid Kielak: Może to trochę kontrowersyjne, ale wydaje mi się, że największą głupotą, z którą można się spotkać, jest twierdzenie, że sztuczna inteligencja nigdy nie będzie w stanie czegoś zrobić. Myślę, że jest to najgłupsze, co można na jej temat powiedzieć. Bo owszem, mamy pewną wiedzę na temat tego, jak ona działa, jak jest szkolona, ale tak naprawdę nie wiemy, co dzieje się po tym szkoleniu, nie znamy dokładnie wszystkich rządzących nią mechanizmów. Nie mamy wiedzy, która pozwalałaby kategorycznie stwierdzić, że za rok czy dwa nie będzie w stanie zrobić tego czy owego.
Ta niepewność sprzyja powstawaniu przeróżnych teorii. Jedni demonizują sztuczną inteligencję, strasząc, że odbierze nam pracę i wymknie się spod kontroli, inni przedstawiają ją jako szansę, która zrewolucjonizuje nasze życie. Co powinniśmy o tym wszystkim myśleć? Jakby nie patrzeć, jest to przecież czysty algorytm.
Tak, ale warto pomyśleć nad tym, czym my sami jesteśmy. Nie mam zbyt dużych wątpliwości co do tego, że sami jesteśmy w pewnym uproszczeniu algorytmem.
To swego rodzaju „maszyna” oparta na systemie biologicznym, która przyjmuje stymulus z zewnątrz, wysyła sygnały elektryczne do mózgu, a ten przetwarza te sygnały i na tej podstawie steruje naszymi mięśniami. W tym rozumieniu jest to pewnego rodzaju algorytm. To analogia właściwa dla tego okresu — w czasach rewolucji przemysłowej wszyscy porównywali ludzi do jakiejś formy maszyn parowych, potem pojawiały się inne analogie. Dziś najbardziej oczywiste jest zestawianie zachowania ludzkiego z algorytmami. W świetle tej logiki twierdzenie, że sztuczna inteligencja czegoś nie będzie mogła zrobić, a my możemy, wydaje mi się wewnętrznie sprzeczne.
W jakim kierunku rozwinie się sztuczna inteligencja? Tego jeszcze nie wiemy — znajdujemy się w momencie granicznym. Myślę, że kwestia roku lub dwóch i naprawdę wiele się rozstrzygnie. Przykładowo w środowisku matematyków obserwujemy, że pod względem możliwości jest ona obecnie mniej więcej na etapie powyżej dobrego doktoranta, ale jeszcze troszeczkę poniżej dobrego badacza. Już jednak potrafi odpowiadać na pytania, na które nikt do tej pory nie odpowiedział.
„Znajomość języków obcych przestała być istotna”
To szansa czy zagrożenie?
Zależy, jak na to patrzeć. Dla mojego najbliższego środowiska — matematyków — może to być pewne zagrożenie, głosy wśród specjalistów są podzielone. Wydaje mi się jednak, że jako społeczeństwo nie powinniśmy się przejmować. Owszem, pewne grupy zawodowe mogą zostać dotknięte tymi zmianami bardziej — niektóre zawody zmienią się nie do poznania, inne znikn Ale nie uważam, by był to duży problem społeczny. Sztuczna inteligencja potrafi robić rzeczy, które mogą być bardzo przydatne.
Przypomnijmy sobie czasy, kiedy pojawiły się kalkulatory. Też można było się obawiać, że będą robić coś za ludzi, a jednak dziś trudno powiedzieć, by była to zmiana na gorsze. Nikogo one nie zastąpiły, a dzięki nim możemy przeprowadzać skomplikowane operacje arytmetyczne szybko i bezbłędnie. Pod tym względem jest to duży plus. Czy za 10 lat okaże się, że sytuacja zabrnie tak daleko, że będziemy żałować, że stworzyliśmy sztuczną inteligencję? Być może, tego nie wiemy.
Nie ma co wybiegać w przyszłość. Zamiast martwić się tym, co może kiedyś się wydarzyć, możemy cieszyć się z tego, jak już zmienia ona nasze życie, wyręczając nas w pewnych rzeczach.
A propos tych zmian — naprawdę wierzysz w to, że w ciągu kilku lat nie będziemy już przykładać tak dużej wagi do nauki języków obcych?
Tak. Pamiętam, że jak to powiedziałem, pojawiły się komentarze, że przecież ludzie uczą się języków obcych z różnych względów — nie tylko w celu komunikacji z innymi, ale także z przyjemności, pasji, chęci rozwoju. To oczywiście nie zniknie, nie uważam, że przez sztuczną inteligencję nagle z tego zrezygnujemy. Czymś innym jest jednak uczenie się starożytnej greki, bo chce się przeczytać w oryginale Homera, nauczyć się czegoś nowego lub poćwiczyć umysł. A czymś innym jest uczenie się francuskiego, bo mamy kontrahenta z Francji, z którym chcemy porozumiewać się na poziomie użytkowym.
Elon Musk wraca i przewiduje, co wydarzy się na świecie. „Ludzie nie zdają sobie sprawy”
Moim zdaniem już teraz znajomość języka nie jest do tego tak potrzebna, jak kiedyś — są systemy, które tłumaczą mowę na żywo. Może jeszcze nie tak doskonałe, ale działają. Są usługi przekładu maszynowego, które wspomagają czy wręcz wyręczają w pisaniu profesjonalnych maili. Na poziomie komunikacji tekstowej one zastąpiły tłumaczy, to już się stało. Tak więc, choć wiem, że może to niektórych zirytować, uważam, że na poziomie użytkowym znajomość języków obcych przestała być istotna.
Inną sprawą są kwestie prawne. Załóżmy, że wykorzystamy sztuczną inteligencję do przetłumaczenia jakiejś umowy — kto weźmie odpowiedzialność za jakość tłumaczenia i ewentualne błędy? I szerzej: za to, co wytworzy sztuczna inteligencja?
Kto powinien?
To kwestia, której społecznie jeszcze nie rozstrzygnęliśmy. Często pada pytanie o to, kto powinien zbierać laury za to, co osiągnie sztuczna inteligencja. Rzadziej zastanawiamy się, kto powinien wziąć na siebie jej błędy.
Załóżmy, że autonomiczny samochód, bez kierowcy, wjedzie w pieszego. Kto będzie za to odpowiedzialny? Właściciel pojazdu czy ten, kto pisał algorytm? Takich wątpliwości jest więcej. To niewątpliwie temat, z którym jako społeczeństwo musimy się zmierzyć. Myślę, że w przyszłości dużo takich spraw będzie trafiać do sądów — z czasem powstanie orzecznictwo, na którym będziemy mogli się oprzeć.
„Jesteśmy świadkami czegoś naprawdę wielkiego”
Dostrzegasz jakieś inne możliwe zmiany w ciągu najbliższych kilku lat związane z rozwojem sztucznej inteligencji?
Widzę pewne zagrożenie. Załóżmy, że musimy podjąć jakąś decyzję — poważną, finansową albo całkowicie prostą — na przykład gdzie wybrać się na wakacje czy gdzie pójść napić się kawy. Pytamy o to ChatGPT, a on daje nam odpowiedź. Jest naprawdę dobra — za każdym razem, gdy wybieramy kawiarnię czy restaurację, którą poleca, jesteśmy zadowoleni.
Podobnie jest z proponowanym przez niego miejscem wakacji — radzi, by pojechać do Portugalii, Grecji, na Tajwan — i okazuje się, że te kierunki świetnie nam pasują, sami nie wybralibyśmy lepiej. Istnieje system, który jest w stanie odpowiedzieć na każde pytanie w sposób, który nas satysfakcjonuje.
To oczywiście bardzo ułatwia życie. Z czasem możemy dojść do wniosku, że skoro istnieje narzędzie, które dobrze działa i zdaje egzamin, to dlaczego z niego nie korzystać? Po co tracić czas i energię na zaprzątanie sobie głowy takimi rzeczami? I owszem, jest w tym sporo racji. Tu jednak pojawia się nieco filozoficzne pytanie — skoro podejmowanie decyzji oddajemy sztucznej inteligencji, na ile dalej jesteśmy za sterami swojego życia, a na ile wyłącznie realizatorami tego, co mówi nam algorytm?
Dalszy ciąg artykułu pod materiałem wideo
To niezwykle ważne pytanie. Może nie ma bezpośredniego wpływu na to, jak funkcjonujemy, ale może mieć daleko idące konsekwencje. Jeśli duża część społeczeństwa zaczyna w podejmowaniu decyzji opierać się na tym, co podsuwa algorytm. To można to łatwo wykorzystać i podsuwać mu konkretne rzeczy lub propozycje.
„The Wall Street Journal” donosił niedawno, że latem 2025 r., zapewne przez błąd aktualizacji, ChatGPT odpowiadał na setki zapytań użytkowników o to, jak stworzyć napalm i broń chemiczną. Dawał instrukcje krok po kroku. Innym razem wykradł się i dokonał cyberataku…
Trudno dywagować, w jakim kierunku to pójdzie. Jeśli sztuczna inteligencja dalej będzie rozwijać się w takim tempie, jak teraz, w ciągu kilku lat stanie się sprytniejsza od nas wszystkich. Niewykluczone, że będzie chciała się uniezależnić. Wtedy będziemy mogli się martwić. Z mojego punktu widzenia jest jednak coś bardzo romantycznego w tym, że jesteśmy w stanie stworzyć byt, który jest w jakimś sensie lepszy od nas. To niezwykle fascynujące.
Pod jakim względem lepszy?
Na pewno intelektualnym, ale może i nie tylko. Mówi się o tym, że sztuczna inteligencja może wymknąć się spod kontroli i zrobić nam krzywdę. Możliwe, ale może się też okazać, że racjonalnie i moralnie będzie na wyższym poziomie od nas. Nie jest to wcale wykluczone.
Czy stoimy u progu rewolucji związanej ze sztuczną inteligencją?
Uważam, że już jesteśmy jej częścią. W matematyce w ciągu ostatnich kilku miesięcy postęp w zakresie korzystania ze sztucznej inteligencji był po prostu dramatyczny. Wygląda więc na to, że będzie to olbrzymia rewolucja. Z innych punktów widzenia nie wygląda to może tak rewolucyjnie, ale to jest duża rzecz. Jesteśmy świadkami czegoś naprawdę wielkiego.
Czy sztuczna inteligencja będzie w stanie zastąpić matematyków?
Mamy sztuczną inteligencję — po co nam w takim razie matematycy?
Dobre pytanie. Widziałem ostatnio ciekawy artykuł w „New Scientist” z bardzo wymownym tytułem — „Matematyka wchodzi w złoty wiek i matematycy drżą ze strachu”. Myślę, że stwierdzenie to idealnie podsumowuje to, co się obecnie dzieje. Matematyka ma dwa aspekty. Z jednej strony jest to generowanie prawdziwych twierdzeń. Teraz maszyna jest w stanie to zrobić i do tego samodzielnie je zweryfikować — dostajemy gotowy certyfikat, że dane stwierdzenie jest prawdą.
Wyobraźmy sobie na przykład, że ktoś chce stworzyć nowy system szyfrowania i prosi o to ChatGPT. Po chwili dostaje taki system i od razu maszynowo zweryfikowany certyfikat poświadczający, że ten system jest bezpieczny. W tym aspekcie matematycy, którzy kiedyś robili dokładnie to samo, stają się zbędni.
Historia matematyki pokazuje jednak, że najbardziej cenne były w niej zawsze wielkie przełomy, które następowały wewnątrz dziedziny. One nie odpowiadały na potrzeby czasu, tylko były wynikiem jakichś rozważań wewnątrz dziedziny. I tu pojawia się pytanie — czy sztuczna inteligencja będzie w stanie zastąpić w tym matematyków i dokonywać jakichś odkryć, czy nie? Jeżeli nie, to jako matematycy wciąż będziemy potrzebni.
Jeśli jednak okaże się, że sztuczna inteligencja równie dobrze potrafi przeprowadzać takie wewnętrzne rozumowania, to pytanie o to, po co są matematycy, staje się zasadne. To, do czego na pewno matematyka dalej będzie potrzebna, to uczenie. Nie mam żadnych wątpliwości co do tego, że uczenie się matematyki korzystnie oddziałuje na mózg.
Niektórzy postrzegają matematykę jako naukę dla nauki. Zgodzisz się z tym?
Nie do końca. Owoce matematyki widać gołym okiem — to ona dała nam choćby sztuczną inteligencję, komputery, telefony. Także rachunek różniczkowy, który ma zastosowanie absolutnie wszędzie, wziął się z matematyki.
Może zabrzmi to kontrowersyjnie, ale uważam, że żadna inna nauka nie miała tak fundamentalnego wkładu w to, jak wygląda nasze życie, jak matematyka. Takie przełomowe momenty, będące wynikiem rozwoju matematyki, zdarzają się co prawda rzadko, ale ich efekt jest trudny do przecenienia. Gołym okiem widzi je każdy z nas. Czy matematyka to trochę sztuka dla sztuki? Tak, ale ma ona tę dziwną własność, że raz na jakiś czas odkryje coś, co fundamentalnie zmienia świat.
A co matematyka mówi nam o świecie, w którym żyjemy?
Nie za wiele, bo nie ma takich ambicji. Świat rządzi się pewnymi konkretnymi zasadami i jeżeli znajdziemy te zasady albo coś, co je przybliża, to jesteśmy w stanie w pewien sposób przewidzieć, co się stanie. Matematyka jednak sama w sobie nie ma ambicji, żeby opowiadać nam o świecie, tym zajmuje się fizyka. Matematyka jest badaniem tego, co być musi, założywszy jakieś podstawowe struktury logiki.
„To będzie największe wyzwanie w najbliższych latach”
Wspomniałeś o przełomowych odkryciach, teoriach, które pojawiają się rzadko, ale jak już, to rewolucjonizują nasze spojrzenie na wszystko. Największe prawa i twierdzenia zostały już chyba jednak odkryte. Nad czym teraz pracuje się w matematyce? Czy są jakieś wielkie problemy, które próbujecie jako matematycy rozwikłać?
Tak, problemy są różne. Jest na przykład program Langlandsa — ogromny zbiór przypuszczeń, który łączy ze sobą teorię liczb, teorię reprezentacji i geometrię. Dziedzina, którą się zajmuję, jest trochę specyficzna — z reguły nie pracujemy nad wielkimi hipotezami. Ale nie znaczy to, że rzeczy, którymi się zajmujemy, nie mają wpływu na codzienne życie.
Dobrym przykładem są grafy ekspanderowe odkryte przez radzieckich matematyków, a w zasadzie informatyków, w latach 60. — pracujemy nad nimi do dzisiaj. Są one użyteczne przy budowie komputerów kwantowych, co dla mnie — gdy się o tym dowiedziałem — było dosyć zaskakujące. Mam kolegę, który teraz przenosi się do Kalifornii, gdzie będzie pracował w Google’u i budował komputer kwantowy. Powiedział mi, że cała architektura tego komputera oparta jest na ekspanderach. Więc owszem, kiedyś badanie ich mogło wydawać się sztuką dla sztuki, ale jak widać, znalazły bardzo praktyczne zastosowanie.
Podobnie jest z innymi wielkimi teoriami. Zawsze trudno przewidzieć, która może mieć fundamentalne znaczenie i zrewolucjonizować nasze życie. To trochę jak kupowanie losu na loterii — zdrapujemy losy przez cztery tysiące lat. Raz na jakiś czas wygra się milion.
Tobie się to udało — sformułowałeś przełomowe twierdzenie o rozwłóknianiu, które zostało uznane za najważniejsze odkrycie ostatnich pięciu lat w twojej dziedzinie — topologii algebraicznej i geometrycznej. Co w nim takiego przełomowego?
Zacznijmy od tego, czym jest rozwłóknianie — dokładniej mowa o rozwłóknianiu nad okręgiem. Wyobraźmy sobie donuta — pączka z dziurką. Możemy wziąć nóż i pokroić go na cienkie plasterki. Wszystkie one wyglądają mniej więcej tak samo — każdy taki plasterek jest okręgiem, a wszystkie te okręgi układają się razem wzdłuż większego okręgu. W matematyce takie „plasterkowanie” nazywamy włóknieniem.
Przestrzeń można podzielić na wiele takich samych kawałków — włókien — które mają uporządkowaną strukturę. Z kulą jest inaczej — nie da się jej w ten sposób pokroić. Możemy pokroić ją na plasterki i wszystkie wyglądają podobnie, ale przy biegunach okręgi „kurczą się” do pojedynczych punktów. Nie wszystkie plasterki są więc dokładnie tego samego rodzaju.
Są więc przestrzenie, które da się tak „plasterkować”, żeby każdy plasterek był dokładnie taki sam i by układały się one w okrąg. Już w latach 80. pojawiło się pytanie, czy da się w taki sposób „plasterkować” pewien rodzaj trójwymiarowych przestrzeni. Okazało się, że tak. Ja pokazałem, że fenomen tego „plasterkowania”, czyli właśnie rozwłókniania, występuje dużo częściej niż się wcześniej wydawało i ma algebraiczne podłoże.
Odkryłem, że informacja algebraiczna ukryta w przestrzeni może powiedzieć, czy takie włóknienie gdzieś istnieje, czy nie. Mówiąc w skrócie, pokazałem, że to, czy istnieje możliwość „poplasterkowania” pewnych skomplikowanych przestrzeni na jednakowe włókna, można rozpoznać za pomocą narzędzi algebry, a nie tylko poprzez badanie geometrycznego kształtu przestrzeni. Dla kogoś spoza branży może to brzmieć enigmatycznie, ale w matematyce było to dość istotne odkrycie — otworzyło zupełnie nową ścieżkę badań.
Co dziedziczymy po ojcu, a co po matce? Znana lekarka i genetyczka obala mity
Czy matematyka ma jakieś granice, których nigdy nie przekroczy?
Dobre pytanie. Matematyka jest ograniczona przez to, że musi być spójna — nie udowodni więc nigdy czegoś, co nie jest prawdziwe. Mówiąc w przenośni, nie stworzy kamienia, którego nie byłaby w stanie unieść. Poza tym w zasadzie nie ma granic.
Czy wierzysz w to, że kiedyś uda się stworzyć matematyczny model ludzkiego mózgu?
Tak, nie mam co do tego wątpliwości. Ale to już bardziej pytanie do neuronaukowców.
Jakie jest, twoim zdaniem, największe wyzwanie, jakie czeka nas w ciągu najbliższych 10 lat?
Rozwój sztucznej inteligencji. Jak będzie wyglądał nowy świat, który ona stworzy? Gdzie się zatrzyma — o ile się zatrzyma? I jak my powinniśmy sobie z tym poradzić? To będzie największe wyzwanie, które czeka nas jako społeczeństwo w najbliższych latach.